1. Học hỏi
    2. /
  2. Khoa Học
    3. /
  3. Tư duy Thống kê với Python (Phần 2)
Connected

Bài tập

Dữ liệu có khớp với câu chuyện của chúng ta không?

Bạn đã mô hình hóa no-hitter bằng phân phối Exponential. Hãy tạo một ECDF từ dữ liệu thực. Chồng CDF lý thuyết lên ECDF từ dữ liệu. Việc này giúp bạn kiểm chứng rằng phân phối Exponential mô tả được dữ liệu quan sát.

Bạn có thể xem lại hàm bạn đã viết ở khóa trước để tính ECDF, cũng như đoạn mã bạn đã dùng để vẽ nó.

Hướng dẫn

100 XP
  • Tính ECDF từ thời gian thực tế giữa các no-hitter (nohitter_times). Dùng hàm ecdf() bạn đã viết trong khóa tiền truyện.
  • Tạo CDF từ các mẫu lý thuyết bạn đã lấy ở bài trước (inter_nohitter_time).
  • Vẽ x_theor và y_theor dưới dạng đường bằng plt.plot(). Sau đó chồng ECDF của dữ liệu thực x và y dưới dạng điểm. Để làm vậy, bạn cần chỉ định các đối số từ khóa marker = '.' và linestyle = 'none' cùng với x và y trong plt.plot().
  • Đặt lề của biểu đồ là 2%.
  • Hiển thị biểu đồ.